Navegando por Autor "Portes, Pablo Cescon"

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    ItemAcesso aberto (Open Access)
    Modelagem Bayesiana dos níveis máximos do Índice de Preços ao Consumidor
    (Universidade Federal de Alfenas, 2017-02-10) Portes, Pablo Cescon; Beijo, Luiz Alberto; Marchon, Cássia Helena; Veloso, Manoel Vitor De Souza
    O Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) é o índice utilizado pelo Banco Central do Brasil ao estabelecer suas metas inflacionárias. Por servir como uma referência de inflação, o IPCA é atentamente monitorado, tanto por investidores estrangeiros e brasileiros, quanto por gestores públicos. Sabe-se que uma inflação alta e descontrolada causa distorções e perdas econômicas no país, assim há um interesse por parte de administradores e gestores financeiros em prever a inflação máxima para um determinado período de tempo. Dessa forma, o objetivo do trabalho foi modelar os níveis máximos de IPCA, que podem ocorrer em um quadrimestre. A escolha de quadrimestres visa equiparar a análise com os intervalos entre as apresentações dos demonstrativos de cumprimento das metas fiscais por parte do Poder Executivo. Foi utilizada a distribuição Generalizada de Valores Extremos (do inglês Generalized Extreme Values - GEV) para modelagem. Para a estimação dos parâmetros da distribuição GEV utilizou-se o método da Máxima Verossimilhança e a Inferência Bayesiana. Na elicitação de informação para construção das distribuições a priori, foram utilizados dados de países economicamente semelhantes ao Brasil, a Rússia, China e Índia, os quais pertencem ao BRICS. Além disso, foram criadas diferentes combinações de distribuição a priori, usando informações desses países com diferentes estruturas de variância. Para avaliar qual melhor metodologia de estimação foram analisadas a acurácia e precisão das estimativas dos níveis máximos de inflação para determinados tempos de retorno. Os resultados permitiram observar que a abordagem Bayesiana, que utilizou como informação a média de dados dos países do BRICS para construção da distribuição a priori Normal Trivariada, levou a predições mais precisas e acuradas.